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Descripción del puesto

Data Scientist H/M

Resumen del perfil

El puesto de Data Scientist es clave en la era del Big Data. Es la persona responsable de transformar grandes volúmenes de datos en información útil para la toma de decisiones estratégicas. El Data Scientist analiza, modela y predice comportamientos mediante algoritmos de aprendizaje automático, estadística avanzada y herramientas tecnológicas especializadas.

Su trabajo no solo aporta valor técnico, también impulsa la innovación y la competitividad en empresas de todos los sectores. Gracias a su capacidad analítica, el Data Scientist convierte datos complejos en soluciones accionables para equipos de negocio, marketing, finanzas, operaciones y más.

 

Títulos alternativos

  • Científico/a de Datos
  • Especialista en Ciencia de Datos
  • Experto/a en Big Data
  • Data Science Lead
  • Analista Predictivo/a Senior
  • Ingeniero/a de Datos Avanzados

Calculadora Salarial

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Missions principales

Responsabilidades principales

Análisis avanzado de datos: Interpreta grandes volúmenes de información para detectar patrones, correlaciones y oportunidades de mejora.

Creación de modelos predictivos: Utiliza algoritmos de machine learning para anticipar comportamientos futuros del cliente, riesgos, fallas operativas o tendencias de mercado.

Desarrollo de soluciones automatizadas: Diseña herramientas de análisis automatizado y sistemas inteligentes para acelerar procesos de negocio.

Comunicación de resultados: Presenta hallazgos de manera clara a públicos no técnicos, generando impacto y facilitando decisiones estratégicas.

Colaboración interdisciplinaria: Trabaja junto a Data Engineers, Analistas, responsables de negocio y equipos de TI para integrar modelos en el flujo operativo de la empresa.

Competencias

 

  • Lenguajes de programación: Python, SQL, Java, C++, R.
  • Herramientas estadísticas y de visualización: Excel, Power BI, Tableau, SAS.
  • Entornos Big Data: Spark, Hadoop.
  • Conocimiento de algoritmos de Machine Learning, modelos predictivos y técnicas de regresión/clasificación.
  • Manejo de bases de datos relacionales y no relacionales.
Missions principales

Formación académica y capacitación

  • Ingeniería o licenciatura en matemáticas, estadística, informática o física.
  • Maestría en Ciencia de Datos, Big Data, Inteligencia Artificial o afines.
  • Certificaciones en IA, Machine Learning o análisis de datos (Google, IBM, Microsoft, etc.).
  • Experiencia previa en desarrollo de modelos y análisis de datos aplicados a entornos reales.
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